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公开(公告)号:CN115497153B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211430231.7
申请日:2022-11-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/59 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , B60W50/08 , B60W40/08
Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域,尤其涉及一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统,包括图像采集模块、图像预处理模块、兴奋识别与分析模块、油门控制模块、制动控制模块、方向盘控制模块和主控模块,通过获取驾驶人面部原始图像构建初始样本数据集;对初始样本数据集进行预处理;通过对预处理后增强图像的输入构建CNN‑LSTM模型,输出兴奋情绪累加分值;通过对预处理后增强图像的学习训练CNN‑LSTM模型,制定兴奋情绪的干扰区间;根据实时更新的兴奋情绪所处的干扰区间,匹配相应的调整车辆驾驶参数的方案,调用相应的车辆控制模块调整驾驶车辆以提高车辆的驾驶安全性。
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公开(公告)号:CN116432864A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310620783.2
申请日:2023-05-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N7/02
Abstract: 本发明属于道路交通安全技术领域及道路车辆驾驶系统控制技术领域,具体涉及一种区域营运驾驶员群体安全态势的预测方法及系统,系统包括数据采集预处理模块、安全态势评估模块以及安全态势预测模块,从宏观角度对区域营运驾驶员群体进行整体安全态势的评估与预测,采用HPO猎人猎物优化算法对LSTM神经网络进行优化,降低了LSTM网络中的超参数对预测结果的影响,增强了预测结果的准确度;通过驾驶员‑载运工具‑管理中心的智能网联和信息交互,有机联动相关领域,针对区域营运驾驶员群体安全风险特征,从多个维度综合评估,全面系统的对区域营运驾驶员群体的安全态势进行分析预测。
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公开(公告)号:CN115497153A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211430231.7
申请日:2022-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域,尤其涉及一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统,包括图像采集模块、图像预处理模块、兴奋识别与分析模块、油门控制模块、制动控制模块、方向盘控制模块和主控模块,通过获取驾驶人面部原始图像构建初始样本数据集;对初始样本数据集进行预处理;通过对预处理后增强图像的输入构建CNN‑LSTM模型,输出兴奋情绪累加分值;通过对预处理后增强图像的学习训练CNN‑LSTM模型,制定兴奋情绪的干扰区间;根据实时更新的兴奋情绪所处的干扰区间,匹配相应的调整车辆驾驶参数的方案,调用相应的车辆控制模块调整驾驶车辆以提高车辆的驾驶安全性。
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